De uitdaging
De opdracht was een applicatie te bouwen die de positie van de oogleden nauwkeurig kon beoordelen en afwijkingen kon herkennen die samenhangen met proptosis, een aandoening waarbij het oog naar voren is verplaatst.
Daarvoor moest de applicatie belangrijke oogheelkundige waarden berekenen: Margin Reflex Distance 1 en 2 (MRD1 en MRD2), de afstanden van het midden van de pupil tot de rand van het boven- en onderooglid; de wenkbrauwhoogte, de afstand van het midden van de pupil tot de wenkbrauw; de proptosisafstand, van het midden van de pupil tot het laterale deel van het oogkasbot; en de afstanden van oogbewegingen in verschillende richtingen. Nauwkeurige metingen zijn essentieel om proptosis vast te stellen en te volgen.
Onze oplossing
Met deep learning bouwden wij Eye Metrics, een cross-platform webapplicatie die werkt op mobiele iOS- en Android-apparaten en in browsers op desktops en laptops. Gebruikers, vooral patiënten, maken gezichtsfoto’s en de applicatie berekent de relevante oogheelkundige waarden. De voorspellende modellen worden steeds beter naarmate er nieuwe trainingsvoorbeelden bijkomen.
Vervolgens breidden we de applicatie uit met functies voor chirurgische beoordeling van het oog, zodat zorgprofessionals een completere en efficiëntere analyseworkflow krijgen.
- Berekening van MRD1, MRD2, wenkbrauwhoogte, proptosisafstand en afstanden van oogbewegingen op basis van gezichtsfoto’s
- Cross-platform toegang via iOS, Android en desktopbrowsers
- Continue verbetering van het model met nieuwe trainingsvoorbeelden
- Batchupload van foto’s van voor en na een operatie, met automatische vergelijking van de LAB-kleurwaarden van de sclera
- Live video-opname om de verandering in LAB-waarden van de sclera over een vast interval te bepalen, doorgaans 1 tot 5 minuten
Het resultaat
Eye Metrics biedt patiënten en zorgprofessionals een praktisch hulpmiddel voor oogheelkundige beoordeling. Het model presteert beter dan face mesh-detectie van Google. Het helpt clinici proptosis vast te stellen en stelt patiënten in staat actief hun ooggezondheid te volgen.
De automatische voor-en-navergelijking bespaart artsen tijd bij chirurgische beoordeling, omdat handmatige controle van beeldmateriaal niet meer nodig is.
